BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI"

Transkript

1 BULUT TEKNOLOJ S F RMALARININ BULANIK AHP MOORA YÖNTEM KULLANILARAK SIRALANMASI Bahad r Fath YILDIRIM.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. Onur ÖNAY.Ü. letme Fakültes Say sal Yöntemler ABD. ÖZET Bulut teknolojler günümüz dünyas nda gderek daha fazla yer almaya ba lam t r. Önümüzdek y llarda bu teknolojnn kullan m n n mevcut durumdan çok daha fazla artaca brçok uzman taraf ndan belrtlmektedr. Bulut teknolojs sa layan brçok frma mevcuttur. Bu çal mada, bulut teknolojs üzerne yaz lm br rapordan yola ç karak be frman n sa lad hzmetn, raporda de erlendrmeye al nan krterler baz al narak s ralamas yap lm t r. Bulan k AHP yöntem le krterlern a rl klar belrlenm, MOORA yöntem le s ralamalar yap lm t r Anahtar Kelmeler: Bulut Teknolojs, Bulan k AHP, MOORA RANKING CLOUD STORAGE TECHNOLOGY FIRMS USING FUZZY AHP MOORA METHOD ABSTRACT Cloud Storage Technology often uses n today s busness world. Ths technology wll use more often from now n followng years, sad by a lot of experts from computer scence as well as busness. There are a lot of Cloud Storage Technology frms. In ths study, fve cloud storage technology frms ordered wth ten crteron whch are n a cloud storage technology report. Fuzzy AHP Method used for weghts of crteron and MOORA Method used for order frms. Keywords: Cloud Storage Technology, Fuzzy AHP, MOORA

2 G R Günümüz teknolojk gel meler paralelnde kar lanmas gerekl htyaçlar da artmaktad r. Teknolojnn lerlemesnn getrd öneml gel melerden br zaman ve ula lablrlk kavram n n farkl la t rmas d r. Günümüzde blgsayarlar n ya am n olmazsa olmaz parças halne gelmesyle ve blgsayar n nternetle brle mesyle blgye her an her yerden ula lablr hale gelnm tr. E-posta kavram le çok da esk say lmayacak öncek y llara göre posta traf h zlanm ve yo unla m t r. Klask cep telefonlar ndan ak ll telefonlara geçlmes ve büyük masaüstü blgsayarlardan tablet blgsayarlara gelnmes netcesnde, yolculuk yaparken, ö le yeme nde veya br hafta sonu seyahatnde art k ler takp edlmes, yaz malar yap lmas hatta elektronk ortamda toplant lar yap lmas gerekeblmektedr. Tüm bu mobletnn artmas, htyaç duyulan blgnn stenld anda ula lablme htyac n getrmektedr. Ofstek br blgsayarda kay tl br blg hafta sonu br yaz mada kullan lamad ndan ler ertelenmes, brkmes ve ba ar s zl na neden olablmektedr. Tüm bu durumlar göz önüne al nd nda bulut depolama hzmet devreye greblmektedr. Bulut depo üzerne kay tl olan blg nternet üzernden ula larak lern düzenl gtmes sa lanablmektedr. Ayr ca br veya brkaç blgsayara ba l kalmadan tan ml kullan c lar taraf ndan ortak blgye ula lablmekte böylece blg brl de sa lanm olmaktad r. Bulut (Cloud teknolojs en bast halyle nternet üzernden er me aç k bulunan yaz l m uygulamalar, ver depolama hzmet ve lem kapastesdr. Bu teknolojde kullan c lar bl m alan nda kulland klar araçlara ne zaman sterlerse ya da htyaç duyarlarsa o zaman er eblmektedr. Bulut teknolojsnn üç yap ta bulunmaktad r, bunlar SaaS (Software as a Servce, PaaS (Platform as a Servce ve IaaS't r (Infrastructure as a Servce.( Er m Tarh: Bu çal ma le bulut depolama hzmet veren be büyük frman n, on krtere göre s ralanmas amaçlanm t r. Bunun çn; Bulan k AHP yönetm le krter a rl klar belrlenm, daha sonra MOORA oran metodu ve referans nokta yakla m le eldek verye göre s ralamalar yap lm t r. Bulut Teknolojs sektöründe servs sa lay c konumunda bulunan Nasun frmas taraf ndan yay nlanan The State of Cloud Storage 23 Industry Report, A Benchmark Comparson of Performance, Avalablty and Scalablty ba l kl raporda belrlenm olan frmalar ve raporda de erlendrme yap lmas çn yap lan testler, bu çal man n alternatf ve krterlern olu turmaktad r. Analtk Hyerar Proses (AHP yakla m, karma k karar verme problemlernde, karar alternatfler ve krterlerne görecel önem de erler atamak suretyle karar mekanzmas n n çal t r lmas esas na dayal olan Çok Krterl Karar Verme (ÇKKV yöntemdr. (Tmor, 6

3 2: s.8; Tmor, 22: s.25. AHP yakla m n n belrszlk durumunda etkn karar verme konusundak eksklklernden dolay bulan k mant k entegrasyonu le Bulan k AHP yakla m olarak kullan lmaya ba lanm t r. Bulan k AHP yakla m karar vercye de erlendrme sürecnde dlsel de kenler kulland rmak suretyle kolayl k sa lamaktad r. Bu sebeple ÇKKV problemlernn çözümünde etkn kullan lan br yöntemdr. MOORA Yöntem, 26 y l nda W. K. M. Brauers, E. K. Zavadskas taraf ndan yap lan çal mada tan t lm t r (Önay ve Çetn, 22. Lteratürde MOORA-Oran metodu, MOORA-Referans nokta yakla m, MOORA-Önem Katsay s, MOORA-Tam Çarp m Formu, MULTI-MOORA olacak eklde çe tl MOORA yöntemler oldu u belrtlmektedr (Ersöz ve Atav 2, s:79. MOORA Yöntemnn farkl konular üzerne brçok uygulamas mevcuttur.. BULANIK SAYI, KÜME VE S STEMLER 965 y l nda Azer akademsyen Lotfy A. Zadeh taraf ndan ortaya at lan bulan k küme, bulan k mant k ve bulan k sstem kavramlar ba larda lteratürde tamamen kabul görmem ancak 975 y l nda ngltere Queen Mary College de Mamdan ve Asslan taraf ndan gel trlen br buhar maknesnn kontrolünün bulan k sstem kullan larak modellenmes le önem kazanmaya ba lam t r ( en, 29 s.5-6. Bulan k mant k, klask k de erl (, mant n genelle trlm hal olup, daha gen anlamda se bulan k kümeler kullanan tüm teor ve teknolojler fade etmektedr (Baykal ve Beyan, 24 s.39. Çok de erl mant k, geleneksel kümelerden olu turulan önermelern, kden fazla do ruluk de er le e le trlebld mant k sstemdr. Bulan k mant k se, belrszlk durumunda ak l yürütme le çok de erl mant n brle trlmes esas na dayal mant ksal br sstemdr (Özkan, 23 s.23. Elemanlar x le gösterlen br E evrensel kümes tan mlan rsa, E evrensel kümesnn klask br alt kümes olan A çn ( A E üyelk, μ A karakterstk fonksyonu le gösterlr ve {,} aras nda a a dak gb de klk gösterr: μa( x = x A x / A ( Oysa belrszlk üzerne kurulu bulan k mant kta küme de ernn sadece yada de er yerne [,] aral nda olmas söz konusu olup küme de erlernn bu aral ktan belrlenmes durumunda A kümes Bulan k Küme olma özell kazan r. Br bulan k kümenn temsl sembolün üstünün çzlmes le fade edlr (Akman ve Alkan, 26 s.3. Bulan kl k 6

4 sembolü le gösterlr, bulan k br küme fades çn A kullan l r (Seçme Yalç n ve Özdemr, 28 s.78 Bulan k kümeler klask kümelerden ay ran temel özellk le aras nda de en de k üyelk derecelerne sahp elemanlardan olu mas d r. le aras ndak de mn her br eleman çn de erne üyelk dereces, üyelk derecesnn br alt küme çersndek de mne se üyelk fonksyonu denr ( en, 29 s.4. Bulan k küme teorsnde üyelk fonksyonlar n belrleme sürec çn özel algortmalar gel trlm tr ancak brçok uygulama lem kolayl sa lamas aç s ndan parametrk olarak fade edleblen üyelk fonksyonlar le gerçekle trlm tr (Özkan, 23 s.. Parametrk üyelk fonksyonlar aras nda en yayg n kullan m alan bulan üyelk fonksyonlar, blg lemsel etknlkler ve formüllernn bast olu u nedenyle üçgensel ve yamuksal üyelk fonksyonlar d r (Baykal ve Beyan, 24 s.79. Bulan k say lar, bulan k kümenn çe tler aras nda yer alan ve gerçel say lar kümes de tan ml bulan k kümelerdr (Klr ve Yuan, 995 s.97. Bu bak mdan bulan k kümelern özel br alt kümes olarak fade edleblr. Her bulan k say bulan k br küme olablr ama her bulan k küme, bulan k br say olamaz (Özkan, 23 s.59. (2 Bulan k say lar n k özel türü olan üçgensel (trangular ve yamuksal (trapezodal bulan k say lar uygulamada s kça kullan lmakta olup smlern üyelk fonksyonlar n n bçmlernden al rlar (Özkan, 23: s.6. Bu çal mada üçgensel bulan k say (ÜBS lar kullan lm t r. Br üçgensel bulan k say (ÜBS, sol ve sa destek alanlar le tek br eleman le fade edlen özden olu maktad r ve (l, m, u parametreler le gösterlr. ÜBS ya at üyelk fonksyonu a a dak gb matematksel olarak fade edleblr., x < lveyax> u x l μ ( x, l x m A = (3 m l u x, m x u u m 62

5 EK L : Üçgensel Bulan k Say sol destek sa destek Kaynak: en 29: s.4 m u ÜBS parametreler aras nda l<m<u s ralamas vard r. l ve u parametreler ÜBS n n destek kümesnn alt ve üst s n rlar n göstermektedr. m parametres le fade edlen ve üyelk dereces e e t olan tek br elemandan olu an öz bulunmaktad r. l ve m parametreler sol destek alan n n, m ve u parametreler sa destek alan n n s n rlar n göstermektedr. A = ( l, m, u ve B = l m u (,, eklnde 2 ÜBS olsun. l m u ve l 2 m 2 u 2 olmak üzere bu k ÜBS üzernde yap lablecek yakla k artmetk lemler u eklde s ralanablr: E tlk, A ve B ÜBS lar n n e t olablmes çn, üyelk fonksyonlar n n d er br dey le kar l kl elemanlar n n e t olmas gerekmektedr. A = B ( l, m, u = ( l, m, u l = l, m = m, u = u ( Toplama, A ( + B = ( l + l, m + m, u + u (

6 Ç karma, A ( B = ( l u, m m, u l ( Çarpma ve bölme lemler poztf ÜBS lar üzernde tan mlanacakt r. Poztf br bulan k say, alt s n r de er poztf olan say d r. Çarpma, l, l2 > A ( B = ( l l, m m, u u (7 Bölme, l, l > 2 l m u A (/ B =,, u2 m2 l2 (8 2. BULANIK ANAL T K H YERAR PROSES YAKLA IMI Analtk Hyerar Proses (AHP yakla m, karma k karar verme problemlernde, karar alternatfler ve krterlerne görecel önem de erler atamak suretyle karar mekanzmas n n çal t r lmas esas na dayal br karar verme lemdr (Tmor, 2: s.8; Tmor, 22: s.25. Saaty e (994 göre AHP, kar la t rmal yarg lar yard m yla oransal olarak fade edlen kar la t rmal önem düzeylerne ula lmas n ve de kenler hakk nda daha çok blgye sahp olunmas n sa lamaktad r. AHP yakla m n d er ÇKKV teknklernden ay ran temel nokta; karma k, çok k l (grup, çok krterl ve çok peryotlu problemler hyerar k olarak yap land ran (Sekreter, Akyüz, pekç, 24: s.4 ve hem ncel hem de ntel de kenler brlkte de erlendreblen br yap da olmas d r (Yüksel, 26: s.63. Hyerar k yap y olu turan tüm parçalar brbrler le l kldr ve herhang br faktörde yap lacak de kl n d er faktörler nas l etkleyece görüleblmektedr (Tatl dl ve Özgürlük, 29: s.. Karar vercnn karar problemne l kn deneym, blg ve sezg gb soyut kavramlar say salla t rmak suretyle (Raharjo, Xe, Brombacher, 29: s.834 karar sürecne dahl etmesne olanak sa lar (Y lmaz, 2: s

7 Karar vercnn hem objektf hem de subjektf dü üncelern karar sürecne dâhl edeblmes, AHP'nn en öneml özell dr (Grgner, 28: s.33; Spah ve Or, 25: s.55. AHP yakla m, gerçek hayatta brçok karar verme problemnn çözümünde etkn br bçmde kullan lmas na ra men, kl kar la t rmalar yaparken kesn say lar kullanmas ndan dolay ele trlm tr (Da devren, 27: s.272. Ayr ca AHP yakla m, kesn olmama ve belrszlk durumlar n ele almada yetersz kald çn de ele trlmektedr (Deng, 999: s.26. Belrszlk durumunda etkn karar verme konusundak bu eksklklernden dolay AHP yakla m bulan k mant k entegrasyonu le Bulan k Analtk Hyerar Proses (BAHP yakla m olarak kullan lmaya ba lanm t r. AHP yakla m nda karar verc de erlendrmeler yaparken gerçek de erler kullanmaktad r ancak BAHP yakla m nda bulan k say lar veya dlsel de kenler kullanarak daha kolay de erlendrme yapablmektedr (Özgörmü, Mutlu ve Güner., 25: s.2. Lteratür taramas sonucu belrszl n hakm oldu u karar problemlernde BAHP yakla m n n s kl kla kullan ld görülmektedr. Yaz l m seçm (Ba l gl, 25, hedef pazar belrlenmes (Toksar M., Toksar D. 2, verml ve ekonomk klmlendrme sstemlernn de erlendrlmes (Gürler, Güler, Topoyan, 2, tersane yer seçm (Güner ve ahn, 27, dz üstü blgsayar seçm (Ertu rul ve Karaka o lu, 2, tedarkç seçm (Seçme Yalç n ve Özdemr, 28 ve tedarkç performanslar n n de erlendrlmes (Akman ve Alkan, 26, akademk performans de erlendrmes (Kaptano lu ve Özok, 26, proje seçm (Enea ve Pazza, 24, hastane kurulu yer belrleme (Ayd n, 29, makne-ekpman seçm ( ç ve Yurdakul, 28 gb çok krterl karar verme problemlernde BAHP yakla m uygulamalar yap lm t r. kl kar la t rmalar sürecnde bulan k say lar kullanan lk çal ma Van Laarhoven ve Pedrycz taraf ndan 983 de yay nlanm zleyen y llarda kl kar la t rmalar sürecnde bulan k say lar kullanan brçok çal ma yap lm, farkl yöntemler gel trlm tr. Bu çal mada BAHP metodlar ndan Chang n Gen letlm Analz Yöntem kullan lm t r. Chang n gen letlm analz yöntemnn ad mlar u eklde özetleneblr (Chang, 996: s.65-65: 65

8 . Ad m: Ölçüt ye göre bulan k sentetk mertebe de er, m n m j j S = Mg Mg j= = j= (9 eklnde tan mlan r. Buradak m j M g de ern elde etmek çn m mertebe analz de erne j= E tlk ( da görülece üzere bulan k toplama lem uygulanmaktad r. Formüldek lemler aç l rsa, = m m m m j M g l,, j mj uj j= j= j= j= ( = n m n n n j M g l,, m u = j= = = = ( n m = j= M =,,, u m l = = = j g n n n (2 formüller elde edlr. 2. Ad m: M, ( l, m, u parametreler le; M 2, ( l 2, m 2, u 2 parametreler le gösterlsn. M = ( l, m, u M2 = ( l2, m2, u2 fadesnn olas l k dereces, y x ( μm μm V( M2 M = sup mn ( x, ( y 2 (3 eklnde tan mlan r. M ve M 2 üçgensel konveks bulan k say lar olmak üzere,, m2 m V ( M 2 M = hgt ( M M 2 = μm ( d =, l 2 u2 l u2, d er durumlar ( m2 u2 ( m l (4 66

9 fades elde edlr. V( M M fades M ve M 2 üçgensel bulan k say lar n n kes m 2 kümesnn ordnat n yan üyelk fonksyonu de ern göstermektedr. M ve 2 ( M V M 2 M üçgensel bulan k say lar n k yaslayablmek çn V( M M de erlernn hesaplanmas gerekmektedr. 2 ve M 3. Ad m: Konveks br bulan k say n n k tane konveks bulan k say dan {,2,..., k} = büyük olmas n n olablrlk dereces, (, 2,..., k (,( 2,...,( k V( M M k = V M M M M = V M M M M M M = mn, =, 2,..., (5 eklnde tan mlanablr. Burada = {,2,..., k} çn d ( A = mn V( S S = {,2,..., k} se k çn a rl k vektörü, eklnde elde edlm olur. k ( (, ( 2,..., ( T n {,2,..., } W = d A d A d A = n (6 4. Ad m: E tlk (6 le elde edlen a rl k vektörü normalze edlerek, ( (, ( 2,..., ( T n {,2,..., } W = d A d A d A = n (7 vektörü elde edlr. Elde edlen bu vektör art k bulan k br say de ldr (Toksar ve D. Toksar, 2: s.57. BAHP Yakla m nda kullan lan ölçek, uygulanan yönteme göre de klk göstermektedr. Yayg n olarak kullan lan ölçekler genelde ÜBS lardan olu an ölçeklerdr (Göksu ve Güngör, 28:. Bu çal mada Chang n Gen letlm Analz Yöntemnde kullan lan Bulan k Önem Dereceler ölçe kullan lm t r. Ölçek, TABLO de gösterlm tr (Kaptano lu ve Özok, 26: 2. 67

10 TABLO : Bulan k Önem Dereceler Sözel Önem Dereces Bulan k Ölçek Kar l k Ölçek E t öneml (,, Br daha fazla öneml (, 3, 5 Kuvvetl derecede öneml ( 3,5, 7 Çok kuvvetl derecede öneml ( 5,7,9 Tamam yla öneml ( 7,9,9,,,, 5 3,, 7 5 3,, 9 7 5,, MOORA (Mult-Objectve Optmzaton on bass of Rato Analyss YÖNTEM MOORA Yöntemyle yap lm brçok çal ma mevcuttur. Bu çal malarda çe tl alanlarda MOORA yöntem uygulanm t r. Lteratürde MOORA Yöntemn çeren baz çal malar; geç ekonomsnde özelle trme MOORA yöntemnn uygulanmas (Brauers ve Zavadskas, 26, yol tasar m alternatflernn çok amaçl optmzasyonu (Brauers, Zavadskas, Peldschus, Tursks, 28, bölgesel gel m çal malar nda kuvvetllk Ltvanya örne (Brauers ve Gnevcus, 29, Belçka bölgelernn ekonomlernn MULTIMOORA le test (Brauers ve Gnevcus, 2, Ltvanya dak bölgesel gel m MOORA metoduyla çok amaçl dü ünme (Brauers, Gnevcus, Podvezko, 2 eklnde baz lar örnek gösterleblr. Ayr ca ülkemzde de MOORA yöntem kullan larak yap lan çal malar mevcuttur. Bunlardan baz lar ; turstk yerlern popülartesnn belrlenmes: stanbul örne (Önay ve Çetn, 22 makale olarak, çok krterl karar verme problemlernde MOORA yöntem (Ersöz ve Atav, 2 eklnde br bldr olarak Türkye de yap lm çal malara örnek verleblr. Lteratürde MOORA-Oran metodu, MOORA-Referans nokta yakla m, MOORA-Önem Katsay s, MOORA-Tam Çarp m Formu, MULTI-MOORA olacak eklde çe tl MOORA yöntemler oldu unu belrtmektedr (Ersöz ve Atav 2, s:79. Baz kaynaklarda, MOORA yöntem ço unlukla, oran metodu ve referans nokta yakla m olmak üzere k bölüm halnde uygulanmaktad r. Yap lan analzlern baz lar nda her k yöntem de kullan lmakta, baz kaynaklarda se yöntemlerden br kullan larak s ralama yap ld 68

11 görülmektedr. Yöntem alternatflern ve krterlern (amaçlar n olu turdu u vernn matrs eklnde yaz lmas yla ba lar ve a a dak gb devam eder. 3.. Oran Metodu =, 2,, m alternatfn say s, j =, 2,, n krter (amaç say s olmak üzere, her br alternatfn karelernn toplam n n karekökü le krterler bölünerek normalzasyon lem yap l r. Bu lem, x j x j = (8 m 2 x = j formülüyle gerçekle trlr. x j ;. alternatfn, j. amaçtak (krterdek de ernn normalle trlm haldr. x [,] dr. Baz durumlarda [,] ve Çetn, 22, s:94. j x olablmektedr (Önay Bu normalzasyon lemnden sonra haz rlanan tabloda amaçlar n maksmum veya mnmum amaçlar olmas na göre belrlenp, toplan rlar ve toplanan maksmum amaçlar de erlernden toplanan mnmum amaçlar de er ç kart l r. Yan j =, 2,, g maksmze edlecek amaçlar, j = g+, g+ 2,, n mnmze edlecek amaçlar olmak üzere (Brauers ve Gnevcus 29, s:23; j g n = j j j= j= g+ (9 y x x eklnde yaz lablr. y ; alternatfnn tüm amaçlara göre normalle trlm de erlendrlmesdr. s ralanmas yla lem tamamlanm olur(önay, Çetn 22, s:94. y lern 3.2. Referans Nokta Yakla m Referans noktas yakla m nda, oran metoduna ek olarak, her amaç çn; amaç maksmzasyon se maksmum noktalar, amaç mnmzasyon se mnmum noktalar olan, maksmal amaç referans noktalar ( r j ler belrlenr. Belrlenen bu noktalara her x j lerle olan uzakl klar bulunur (Önay ve Çetn, 22, s:95. Yan; r x (2 j j 69

12 lem yap l r ve matrs olarak yaz l r. Burada; =, 2,, m alternatflern say s n, j =, 2,, n amaçlar n (krterlern say s n, x j,. alternatfn j. Amaçtak normalle trlm de ern, r j, j. amac n (krternn referans noktas n, göstermektedr. Olu turulan yen matrs, Tchebycheff Mn-Maks Metrk lem; mn { maks ( r x } j j j (2 uygulan r (Brauers ve Gnevcus, 2, s:88. Böylece s ralama yap l r. Örne n mnmzasyon lemnde x j nn r j den büyük olmas yla, rj xj mutlak de er kullan lmas na gerek duyulur Önemll Verlm Amaç Durumunda Baz durumlarda br amaç (krter br d ernden daha çok veya daha az öneme sahp olablr. Böyle br durumla kar la ld nda, br amaca daha fazla önem vermek çn br alternatfn normalze edlm de er önem katsay s yla çarp l r (Önay ve Çetn, 22, s:95; Brauers, Gnevcus, Podvezko, 2, s:68. g n = j j j j j= j= g+ y s x s x (22 bu formülde, j =, 2,, g maksmze edlecek amaçlar, j = g+, g+ 2,, n mnmze edlecek amaçlard r. y ;. alternatfnn önem katsay s yla tüm amaçlara göre normalle trlm de erlendrlmesdr. s, j. amac n önem katsay s d r. j 7

13 4. UYGULAMA Bu çal mada, belrszlk ve karar etkleyen brden çok krtern bulundu u durumlarda etkn karar vermek çn kullan lan Bulan k Analtk Hyerar Proses yakla m le krter a rl klar belrlenerek, MOORA yöntem le alternatfler s ralanacakt r. Uygulamada; bulut depolama hzmet veren be frma, on krtere göre de erlendrlecektr. Alternatf ve krterler The State of Cloud Storage 23 Industry Report ba l kl raporda belrlenm olan frmalar ve krterlerdr. Karar problemne l kn hyerar k yap EK L 2 de gösterlm tr. Yap lacak tüm analzlerde krterler çn hyerar k yap da gösterld üzere k saltmalar kullan lacakt r. Krter a rl klar n n belrlenmesnde kullan lacak verler, uzman görü ü al narak elde edlm tr. Görü üne ba vurulan uzmanlar bl m sektöründe çal makta olup 3-5 y l aral nda deneyme sahp k lerdr. kl kar la t rmalar n yap lmas na yönelk sorulara verlen yan tlar BAHP yöntemnde kullan lmak üzere tek br grup karar na dönü türülmü tür. Dönü türme lem çn lteratürde önerlen geometrk ortalama yöntem kullan lm t r. Verlern analz, Mcrosoft Excel hesap tablosu (spreadsheet program üzernde yap lm t r. 7

14 EK L 2: Karar Problemne At Hyerar k Yap K. Tüm dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama yaz m h z K2. MB dan büyük dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama yaz m h z Amazon En y Bulut Teknoloj Frmas n n Belrlenmes K3. Tüm dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama okuma h z K4. MB dan büyük dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama okuma h z K5. ndekslenm bulut depolama slme h z K6. Ortalama er leblr cevap verme süres K7. Ortalama çal ma süres Google HP Mcrosoft K8. Nesne ölçeklendrme test s ras ndak varyans K9. Hatal yazma yüzdes K. Hatal okuma yüzdes RackSpace Geometrk ortalamalar al nan uzman görü ler tek br grup karar na dönü türülerek TABLO 2 de gösterlen kl kar la t rmalar matrsne yerle trlm tr. Ad m : Tablo 2 de gösterlen kl kar la t rma matrsnde yer alan de erlerden E tlk (9 kullan larak sentetk de erler elde edlr, Ad m 2: E tlk (4 kullan larak kar la t rma lem yap l r, Ad m 3: Kar la t rma lem sonucu elde edlen de erler, E tlk (5 ve E tlk (6 kullan larak a rl k vektörüne dönü türülür. Ad m 2 ve Ad m 3 le yap lan lemler sonucu elde edlen bulgular TABLO 3 te gösterlm tr. 72

15 TABLO 2: Krterlere At kl Kar la t rmalar Matrs K K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K K K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K l,,57,9,35,35,5,5,36,9,97 m,,8,53,69,45,7,6,47,83 3,3 u,,9,9,9,64,,76,64 2,5 4,5 l,92,,,75,33 2,24,7,37,64 2,92 m,25,,53,4,42 3,27,96,52 2,2 4,4 u,75, 2,26,53,6 4,39,32,8 2,76 5,2 l,52,44,,66,2,83,82,46,6 3,4 m,7,38,,9,28,2,6,55,78 5,67 u,84,,,27,49,83,38,64 2,76 7,5 l,92,66,79,,4,86,66,66,25 2,37 m,87,44,58,,57,27,88,87,99 3,82 u 2,88,32,53,,76,73,32,22 3, 5,66 l 2,63,64 2,5,3, 3,7 4,4 3,4 3,4 3,4 m 5,9 2,5 2,88,84, 4,99 5,28 5,67 4,5 4,5 u 5,6 3, 4,92 2,5, 5,98 6,24 7,5 4,77 4,77 l,38,23,55,58,7,,75, 2,37 2,58 m,8,3,48,44,2,,9,57 3,4 3,6 u 3,38,45,2,7,27,, 2,3 4,39 4,58 l 2,4,75,72,75,6,9,,92 3,,76 m 2,4,52,99,63,9,75,,44 4,52 2,72 u 3,38,4,22,53,25,32, 2,7 5,43 3,76 l 2,67,24,55,82,3,57,6,,9,5 m 5, 4,78,9,55,7,93 2,4,,44,57 u 4,99 2,72 2,7,5,29,3,63,,83 2,2 l,52,36,36,33,2,26,2,55,,69 m,7,42,42,4,2,5,2,44,,83 u,2,6,95,8,32,53,39,92,, l,28,9,3,8,2,25,32,45,9, m,8,23,3,2,2,5,2,4,87, u,65,34,29,42,32,47,75,87,44, 73

16 TABLO 3: Krter A rl klar n n Hesaplanmas =, 2,, S K S K2 S K3 S K4 S K5 S K6 S K7 S K8 S K9 S K MIN ( S K K ( S K2 K ( S K3 K ( S K4 K ( S K5 K ( S K6 K ( S K7 K ( S K8 K ( S K9 K ( S V S V S V S V S V S V S V S V S V S V S K > -,,,,,,,,85,63,63 >,5 -,99,,,7,85,88,3,, >,64, -,,,8,9,92,5,3,3 >,39,73,7 -,,52,62,64,24,8,8 >,,6,,35 -,,,,,, >,8,,,, -,,,65,43,43 >,67,,,,,86 -,,49,26,26 >,7,,,,,87,98 -,55,34,34 >,,,,,,,, -,78,78 >,,,,,,,,, -, K Ad m 4: E tlk (6 le elde edlen a rl k vektörü e tlk (7 kullan larak normalze edlr. Bu lem sonucu ula lan vektör art k bulan k say lardan olu mamaktad r. W = (.63,.,.3,.8,.,.43,.26,.34,.78,. T.63 / 3.93,. / 3.93,.3 / 3.93,.8 / 3.93,. / 3.93 W =.43 / 3.93,.26 / 3.93,.34 / 3.93,.78 / 3.93,. / 3.93 W = (.6,.25,.78,.9,.,.,.67,.87,.98,.255 BAHP yakla m le hesaplanan krter a rl klar Tablo 4 te özetlenm tr. Hesaplanan krter a rl klar le s ras yla MOORA Oran Metodu ve Referans Nokta Yakla m le s ralamalar yap lacakt r. T T 74

17 TABLO 4: BAHP Yakla m le Hesaplana Krter A rl klar Krterler A rl klar K Tüm dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama yaz m h z :,6 K2 MB dan büyük dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama yaz m h z :,25 K3 Tüm dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama okuma h z :,78 K4 MB dan büyük dosya büyüklüklerne göre ndekslenm bulut depolama okuma h z :,9 K5 ndekslenm bulut depolama slme h z :, K6 Ortalama er leblr cevap verme süres:, K7 Ortalama çal ma süres:,67 K8 Nesne ölçeklendrme test s ras ndak varyans:,87 K9 Hatal yazma yüzdes:,98 K Hatal okuma yüzdes:,255 MOORA Oran Yöntemne göre hesaplama yapmak çn lk ad m olarak normalzasyon lem gerçekle trlecektr. Normalzasyon lemn gerçekle trmek çn (8 numaral formül kullan l r. (8 numaral formülü yard m yla gerçekle tren normalzasyon lemnden sonra, bulunan de erler bulan k AHP yöntem le bulunan yukar da belrlenen a rl klarla, yan krterlern önem katsay lar le çarp l rlar. Bu durumda a rl kland r lm normalze edlm tablomuz olu ur. Bu tabloda maksmum ve mnmum edlmek stenen amaçlar belrlenr. Daha sonra (22 formülü kullan larak de erler hesaplan r ve TABLO 5 elde edlr. lern s ralanmas yla oran metoduna göre s ralama yap lm olur. Yap lan s ralama TABLO 6 da verld eklde gerçekle mektedr. TABLO 5: Oran Yöntem, a rl kland r lm normalze edlm verler MAKS MAKS MAKS MAKS MAKS M N MAKS M N M N M N K K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K Amazon,736,32,294,82,,26,3,5,,434,834 Google,253,84,243,68,,76,3,76,,724 -,63 HP,73,2,365,85,,67,3,579,977,2389 -,3976 Mcrosoft,5,6,57,2,,95,3,47,,,933 RackSpace,39,,269,85,,395,3,643,6,29 -,289 75

18 TABLO 6: Oran Yöntem, s ralama Frmalar S ralama y Mcrosoft, Amazon, RackSpace -, Google -, HP -, Referans noktas yakla m nda da oran yöntemne benzer eklde ba lang ç ad mlar vard r. Oran yöntemyle ayn yolla a rl kland r lm normalze verlern oldu u tablo elde edlr ve yne maksmum ve mnmum olmas stenen amaçlar belrlenr. Daha sonra oran yöntemnden farkl olarak referans noktalar ( ler belrlenr. mn { maks ( r x } j j j lem yap larak (TABLO 7 elde edlen de erlerden s ralama (TABLO 8 elde edlr. TABLO 7: Referans Nokta Yakla m, a rl kland r lm normalze edlm verler ve referans noktalar MAKS MAKS MAKS MAKS MAKS M N MAKS M N M N M N K K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K Amazon,736,32,294 Google,253,84,243 HP,73,2,365 Mcrosoft,5,6,57 RackSpac e Referans Noktalar:,39,,269,5,32,57,8 2,6 8,8 5, 2,8 5, 2,,,,,,,26,76,6 7,9 5,39 5,9 5,3,3,3,3,3,3, 5,7 6,57 9,4 7,64 3, 5,,,97 7,, 6,,43 4,72 4,238 9,,29,,434357,897458, ,32275,

19 TABLO 8: Referans Nokta Yakla m, s ralama { ( } Frmalar mn maks j rj xj S ralama Mcrosoft, Amazon, RackSpace, Google, HP, SONUÇ Günlük hayatta her alanda oldu u gb dünyas da teknolojk gel melerden pay n almaktad r. Gel trlen yen teknolojler hayat kolayla t rmak çn br araç olarak kullan lablmektedr. Bu kolayl klarla daha fazla zaman kazan lablmekte, daha çok daha k sa sürede yap lablmektedr. dünyas nda da teknolojk lerlemelerle gündeme gelen ve lerk zamanlarda mevcut durumdan çok daha fazla brçok alanda hayat n çnde olaca dü ünülen bulut teknolojler kullan lmaktad r. Bu çal mada se; bulut teknolojler sa layan br frman n raporundan yola ç karak, be frman n on krtere göre s ralamas yap lm t r. S ralamada raporda frmalar de erlendrlrken ele al nan krtereler kullan lm t r. Bu krterler uzmanlara sorularak kar la t r lm, uzman görü ü al nd ktan sonra Bulan k AHP yöntem le krter a rl klar hesaplanm t r. Bulunan a rl klar, MOORA yöntem le s ralama yap l rken kullan lm t r. MOORA yöntemnde hem Oran Yöntem hem de Referans Noktas Yakla m kullan larak s ralama yap lm t r. Referans al nan raporda frmalar n br s ralamas yap lmam t r. Fakat lgl raporda yap lan testlerde en y performans gösteren frmay belrtm tr. Öncek y lda en y performans gösteren frman n ad da verlm tr ve y ll k raporlar yay nland ndan ber her y l farkl frman n en y performans gösterd, bu sektörün h zl gel en br pazar oldu u belrtlm tr. Rapordak en y performans gösteren frma le bu çal mada MOORA yöntem le yap lan s ralamada brnc s rada ç kan frma ayn frmalard r. Bu çal mada dan t m z konularda yard mlar n bzden esrgemeyen Doç. Dr. Tunçhan Cura ya te ekkürlermz sunar z. 77

20 KAYNAKÇA AKMAN, Gül ah ve ALKAN, Atakan, 26, Tedark Zncr Yönetmnde Bulan k AHP Yöntem Kullan larak Tedarkçlern Performans n n Ölçülmes: Otomotv Yan Sanaynde Br Uygulama, stanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs, Y l 5, Say 9, s AYDIN, Özlem, 29, Bulan k AHP le Ankara çn Hastane Yer Seçm, Dokuz Eylül Ünverstes ktsad ve dar Blmler Fakültes Dergs, Clt 24, Say 2, s BA LIG L, Hüseyn, 25, The Fuzzy Analytc Herarchy Process For Software Selecton Problems, Sgma Mühendslk ve Fen Blmler Dergs, 3, s BAYKAL, N., BEYAN T., Bulan k Mant k lke ve Temeller, Ankara, B çaklar Ktabev, 24. BRAUERS W. K. M., GINEVICIUS R., 29, Robustness In Regonal Development Studes. The case of Lthuana, Journal of Busness Economcs and Management, (2: s:2-4. BRAUERS W. K. M., GINEVICIUS R., 2, The Economy Of The Belgan Regons Tested Wth Multmoora, Journal of Busness Economcs and Management, (2: s: BRAUERS W. K. M., GINEVICIUS R., PODVEZKO V., 2, Regonal Development In Lthuana Consderng Multple Objectves By The Moora Method, Technologcal And Economc Development Of Economy, 6(4: s: BRAUERS W. K. M., ZAVADSKAS E. K., 26, The MOORA Method And Its Applcaton To Prvatzaton In A Transton Economy, Control and Cybernetcs, vol. 35 No. 2 s: BRAUERS W. K. M., ZAVADSKAS E. K., PELDSCHUS F., TURSKIS Z., June 26-29, 28, Mult-Objectve Optmzaton Of Road Desgn Alternatves Wth An Applcaton Of The Moora Method, The Internatonal Symposum on Automaton and Robotcs n Constructon ISARC-28,Insttute of Internet and Intellgent Technologes Vlnus Gedmnas Techncal Unversty. CHANG, D.Y., 996, Applcatons Of The Extent Analyss Method On Fuzzy AHP, European Journal of Operatonal Research, Vol. 95, p

21 Cloudturk, (Er m Tarh: DA DEV REN, Metn, 27, Integrated Modellng The Performance Evaluaton Process Wth Fuzzy AHP, Y ld z Teknk Ünverstes Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma, Clt 25, Say 3, s DENG, Hepu, 999, Multcrtera Analyss Wth Fuzzy Parwse Comparson, Internatonal Journal of Approxmate Reasonng, Vol. 2, p ENEA, M. ve T. PIAZZA, 24, Project Selecton by Constraned Fuzzy AHP, Fuzzy Optmzaton and Decson Makng, Vol. 3, p ERSÖZ F., ATAV A., 5-7 Temmuz 2, Çok Krterl Karar Verme Problemlernde Moora Yöntem, YAEM2 Yöneylem Ara t rmas ve Endüstr Mühendsl 3.Ulusal Kongres, Sakarya Ünverstes, s: ERTU RUL, rfan ve KARAKA O LU, Nlsen, 2, ELECTRE ve Bulan k AHP Yöntemler le Br letme çn Blgsayar Seçm, Dokuz Eylül Ünverstes ktsad ve dar Blmler Fakültes Dergs, Clt 25, Say 2, s G RG NER, Nuray, (28, "Tcar Kred Taleplernn De erlendrlmesne Çok Krterl Yakla m: Özel ve Devlet Bankas Kar la t rmas ", Muhasebe ve Fnansman Dergs, 37, s G RG NER, Nuray ve KAYGISIZ Zelha, 29, statstksel Yaz l m Seçmnde Analtk Hyerar Sürec ve Hedef Programlama Yöntemlernn Brlkte Kullan m, Esk ehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs, Clt, Say, s GÖKSU, A., GÜNGÖR,., 28, Bulan k Analtk Hyerar k Proses Ve Ünverste Terch S ralamas nda Uygulanmas, Süleyman Demrel Ünverstes ktsad ve dar Blmler Fakültes Dergs, Clt 3, Say 3, s.-26. GÜNER, Al Fuat ve AH N, Hüseyn, 27, AHP ve Fuzzy AHP le Türkye de Uygun Tersane Yer Seçm, Gem ve Denz Teknolojs, Say 72, Nsan, s.7-2. GÜRLER,., GÜLER M. E. ve TOPOYAN, M., 2, Verml ve Ekonomk Klma Sstemlernn Seçmnde Bulan k AHP Metodu, Fnans Poltk & Ekonomk Yorumlar, Clt 48, Say 55, s Ç, Yusuf Tansel ve YURDAKUL Mustafa, 28, Çok Krterl Karar Verme Yöntemlern Kullanan Makne-Ekpman Seçm Çal malar nda Bulan kl n Sonuçlara 79

22 Etksnn ncelenmes, Dokuz Eylül Ünverstes letme Fakültes Dergs, Clt 9, Say, s KAPTANO LU, Dlek ve ÖZOK, Ahmet Fahr, 26, Akademk Performans De erlendrmes çn Br Bulan k Model, tüdergs /d Mühendslk, Clt 5, Say, K s m 2, s KLIR, G.J. ve YUAN B., Fuzzy Sets and Fuzzy Logc, Theory and Applcatons, New Jersey, USA, Prentce Hall PTR, 995. Nasun, The State of Cloud Storage 23 Industry Report, A Benchmark Comparson of Performance, Avalablty and Scalablty ÖNAY O., ÇET N E., Hazran 22, Turstlk Yerlern Popülartesnn Belrlenmes: stanbul Örne,.Ü. letme Fakültes letme ktsad Ensttüsü Yönetm Dergs, Y l:23, Say : 72, s:9-9. ÖZGÖRMÜ, Elf, MUTLU, Özcan ve GÜNER Hacer, 25, Bulan k AHP le Personel Seçm, V. Ulusal Üretm Ara t rmalar Sempozyumu, stanbul Tcaret Ünverstes, s.-5. ÖZKAN, Mustafa M., Bulan k Hedef Programlama, Bursa, Ekn Ktabev, 23. RAHARJO, H., XIE, M. ve BROMBACHER, A., 29, "On Modellng Dynamc Prortes In The Analytc Herarchy Process Usng Composton Data Analyss", European Journal of Operatonal Research, 94, p SAATY, T.L., Fundamentals of Decson Makng and Prorty Theory wth Analytc Herarchy Process, Pttsburgh, USA:RWS Publcatons, 994. SEÇME YALÇIN, Ne e ve ÖZDEM R, Al hsan, 28, Bulan k Analtk Hyerar Yöntem le Çok Krterl Stratejk Tedarkç Seçm: Türkye Örne, Atatürk Ünverstes ktsad ve dar Blmler Dergs, Clt 22, Say 2, s SEKRETER, M. Serhan, AKYÜZ, Gökhan ve PEKÇ, Çetn Emre, 24, rketlern Derecelendrlmesne l kn Br Model Öners: G da Sektörüne Yönelk Br Uygulama, Akdenz..B.F Dergs, 8, S PAH, Seyhan ve OR, Erden, 25, "Analtk Hyerar Proses Tekn le Forvet Oyuncular n n Yetenek ve Becerlerne Göre De erlendrlmes", Yönetm, 5, s

23 EN, Zeka, Bulan k Mant k lkeler ve Modelleme, stanbul, Su Vakf Yay nlar, 29. TATLID L, Hüseyn ve ÖZGÜRLÜK, Bar, 29, " gücü Pyasas nda llern szlk Rsklernn Analtk Hyerar Sürec le Belrlenmes", T SK Akadem, 2, s.6-2. T MOR, Mehpare, Analtk Hyerar Proses, stanbul, Türkmen Ktabev, 2. T MOR, Mehpare, 22, Kolayda Ürünler çn Perakende Sat Yer Seçm: Br Analtk Hyerar Proses Uygulamas, Yönetm, 3(4, s TOKSARI, M. ve TOKSARI, M. Duran, 2, Bulan k Analtk Hyerar Proses (BAHP Yakla m Kullan larak Hedef Pazar n Belrlenmes, ODTÜ Gel me Dergs, Clt 38, Nsan, s.5-7. VAN LAARHOVEN, P. J. M. ve W. PEDRYCZ, 983, A Fuzzy Extenson of Saaty's Prorty Theory, Fuzzy Sets and Systems, Volume, Issue -3, p YILMAZ, Murat, 2, "Analtk Hyerar Sürec (AHS ve Br Uygulama: Lder Br Kütüphane Müdürü Seçm", Türk Kütüphanecl, 24(2, s YÜKSEL, hsan, (26, "Karyer De erlernn Analtk Hyerar Proses Yöntemyle Öncelklendrlmes", Öner, C.7, S.25, s

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ.

BALİ KHO BİLİM DERGİSİ CİLT:23 SAYI:2 YIL:2013. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ. BULANIK BOYUT ANALİZİ ve BULANIK VIKOR İLE BİR ÇNKV MODELİ: PERSONEL SEÇİMİ PROBLEMİ Özkan BALİ ÖZET Personel seçm organzasyonların başarısını etkleyen en öneml problemlerden brdr. Bu seçm, belrszlk çeren

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR ile KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Clt 10, Yıl 10, Sayı 1, 2014 The Internatonal Journal of Economc and Socal Research, Vol. 10, Year 10, No. 1, 2014 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS ve VIKOR

Detaylı

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama

Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleriyle Alışveriş Merkezi Kuruluş Yeri Seçimi ve Bir Uygulama EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 14 Sayı: 3 Temmuz 2014 ss. 463-479 Bulanık TOPSIS ve Bulanık VIKOR Yöntemleryle Alışverş Merkez Kuruluş Yer Seçm ve Br Uygulama Selecton of Shoppng Center

Detaylı

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT

AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Journal of Management, Marketng and Logstcs (JMML), ISSN: 48-6670 Year: 04 Volume: Issue: AN IMPLEMENTATION OF INTEGRATED MULTI-CRITERIA DECISION MAKING TECHNIQUES FOR ACADEMIC STAFF RECRUITMENT Kemal

Detaylı

ROBİNSON PROJEKSİYONU

ROBİNSON PROJEKSİYONU ROBİNSON PROJEKSİYONU Cengzhan İPBÜKER ÖZET Tüm yerkürey kapsayan dünya hartalarının yapımı çn, kartografk lteratürde özel br öneme sahp olan Robnson projeksyonu dk koordnatlarının hesabı brçok araştırmacı

Detaylı

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~.

-e-: AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ. AiLE VE. SOSYAL ~OLiTiKALAR BAKANllGI. 2012 Ankara ~. ~, -e-: ALE VE ~. I H. SOSYAL ~OLTKALAR BAKANllGI AİLE VE SOSYAL POLİTİKALAR BAKANLIGI ÇOCUK HİzMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜGÜ İLE ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEGİ ARASINDA İŞBİRLİGİ PROTOKOLÜ 2012 Ankara KAPSAM MADDE

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI

NAKLĠYE FĠRMASI SEÇĠMĠNDE BULANIK AHP VE BULANIK TOPSIS YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMASI Marmara Ünverstes Ġ.Ġ.B.F. Dergs YIL 008, CĠLT XX, AYI NAKLĠYE FĠRMAI EÇĠMĠNDE BULANIK AHP E BULANIK TOPI YÖNTEMLERĠNĠN KARġILAġTIRILMAI Prof. Dr. Ahmet ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Ġrfan ERTUĞRUL ** ArĢ. Grv.

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1.

2 Mayıs 1995. ELEKTRONİK DEVRELERİ I Kontrol ve Bilgisayar Bölümü Yıl içi Sınavı Not: Not ve kitap kullanılabilir. Süre İKİ saattir. Soru 1. ELEKONİK DEELEİ I Kntrl ve Blgsayar Bölümü Yıl ç Sınavı Nt: Nt ve ktap kullanılablr. Süre İKİ saattr. Sru.- r 00k 5k 5k 00Ω 5 6 k8 k6 7 k 8 y k5 0kΩ Mayıs 995 Şekl. Şekl-. de kullanılan tranzstrlar çn

Detaylı

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ

AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE YÖNETİM YAZILIMI SEÇİMİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2015/1, Sayı:21 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal Scences Year: 2015/1, Number:21 AHP VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE KURUMSAL PROJE

Detaylı

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Araştırma Makaleler TOPSIS ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME SİSTEMİ: TÜRKİYE DEKİ KAMU BANKALARI ÜZERİNE BİR UYGULAMA Dr., Dokuz Eylül Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü erhan.demrel@deu.edu.tr ÖZET Ekonomk faalyetlern

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 28, 224-234, 2010 PhD Research Artcle / Doktora Çalışması Araştırma Makales APPLICATION OF ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and atural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 9, -4, 0 Research Artcle / Araştırma Makales FUZZY TOPSIS METHODS I GROUP DECISIO MAKIG AD A APPLICATIO FOR BAK BRACH LOCATIO

Detaylı

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi

DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012. Hazırlayanlar. Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi DÜNYA EKONOMİK FORUMU KÜRESEL CİNSİYET AYRIMI RAPORU, 2012 Hazırlayanlar Ricardo Hausmann, Harvard Üniversitesi Laura D. Tyson, Kaliforniya Berkeley Üniversitesi Saadia Zahidi, Dünya Ekonomik Forumu Raporun

Detaylı

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının

MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının MAKÜ YAZ OKULU YARDIM DOKÜMANI 1. Yaz Okulu Ön Hazırlık İşlemleri (Yaz Dönemi Oidb tarafından aktifleştirildikten sonra) Son aktif ders kodlarının bağlantıları kontrol edilir. Güz ve Bahar dönemindeki

Detaylı

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü

ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ Doç.Dr. Nuri ÖMÜRBEK Süleyman Demirel Üniversitesi, İİBF, İşletme Bölümü ANALİTİK AĞ SÜRECİ VE TOPSIS YÖNTEMLERİ İLE BİLİMDALI SEÇİMİ DoçDr Nur ÖMÜRBEK Süleyman Demrel Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü Nazlı DEMİRCİ Süleyman Demrel Ünverstes, SBE, İşletme ABD, YL Pınar AKALİN

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK

FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM. Sevil ŞENTÜRK FAKTÖRİYEL TASARIMA ADAPTİF AĞ TABANLI BULANIK MANTIK ÇIKARIM SİSTEMİ İLE FARKLI BİR YAKLAŞIM Sevl ŞENTÜRK Anadolu Ünverstes, Fen Fakültes, İstatstk Bölümü,26470, ESKİŞEHİR, e-mal:sdelgoz@anadolu.edu.tr

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 31, 203-213, 2013 Research Artcle / Araştırma Makales ANALYTIC NETWORK PROCESS AND TOPSIS METHODS WITH SELECTION OF OPTIMAL INVESTMENT

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI YÜZEY DOLDURMA TEKNİKLERİ Deneyde dolu alan tarama dönüşümünün nasıl yapıldığı anlatılacaktır. Dolu alan tarama

Detaylı

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder

Bir Hava Emişli Hassas Ekim Makinası ile Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekimi. Hill Drop Sowing of Watermelon Seeds using a Precision Vacuum Seeder Br Hava Emşl Hassas Ekm Maknası le Karpuz Tohumlarının Ocağa Ekm Davut KARAYEL Akdenz Ünverstes, Zraat Fakültes, Tarım Maknaları Bölümü, Antalya dkarayel@akdenz.edu.tr Özet: Ocakvar ekm, toprak çersnde,

Detaylı

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması

Depo operatörü lojistik firmasının seçimi için bulanık VIKOR ve bulanık TOPSIS yöntemlerinin uygulanması İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Clt/Vol:42, /No:2, 2013, 198-218 ISSN: 1303-1732 wwwfdergsorg 2013 Depo operatörü lostk frmasının seçm çn bulanık

Detaylı

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI *

AHP-TOPSIS YÖNTEMİNE DAYALI TEDARİKÇİ SEÇİMİ UYGULAMASI * Ekonometr ve İstatstk Sayı:13 (12. Uluslararası Ekonometr, Yöneylem Araştırması, İstatstk Sempozyumu Özel Sayısı) 2011 1 22 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AHP-TOPSIS

Detaylı

KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Senato: 2 Mart 2016 2016/06-6 KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL DERGİLER YÖNERGESİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve Kapsam MADDE 1- Bu Yönergenin amacı, Kahramanmaraş

Detaylı

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ AKADEMİK DEĞERLENDİRME VE TEŞVİK ESASLARI

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ AKADEMİK DEĞERLENDİRME VE TEŞVİK ESASLARI I. AMAÇ ve KAPSAM MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ AKADEMİK DEĞERLENDİRME VE TEŞVİK ESASLARI Madde 1. Bu esasların amacı, Atatürk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi öğretim elemanlarının ulusal ve uluslararası düzeyde

Detaylı

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI?

ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Gaz Ünverstes Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs 9 / 2 (2007). 6-80 ÜYELĐK FONKSĐYONU OLARAK ÜÇGEN BULANIK SAYILAR MI YAMUK BULANIK SAYILAR MI? Fath ECER Öz: Fuzzy TOPSIS (Technque for Order Preference

Detaylı

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK

15 th ISEOS PROCEEDINGS BOOK 15 th ISEOS PROEEDINGS BOOK 15 th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research and Statstcs 22-25 May 2014 Suleyman Demrel Unversty 15th Internatonal Symposum on Econometrcs, Operatons Research

Detaylı

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ

KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ Gaz Ünv. Müh. Mm. Fak. Der. Journal of thefaculty of Engneerngand Archtecture of Gaz Unversty Clt 30, No 1, 71-85, 2015 Vol 30, No 1, 71-85, 2015 KURUMSAL FİRMALAR İÇİN BİR FİNANSAL PERFORMANS KARŞILAŞTIRMA

Detaylı

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SANAL MAĞAZALARIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ FUZZY TOPSİS YÖNTEMİ İLE SNL MĞZLRIN WEB SİTELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Süleyman DÜNDR (*) Fath EER (**) Şuayb ÖZDEMİR (***) Özet: Bu çalışmanın amacı, fuzzy TOPSİS yöntemn kullanarak sanal mağazaların

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2

BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN SİGORTA VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 BORSA İSTANBUL DA İŞLEM GÖREN VE BES ŞİRKETLERİNİN FİNANSAL PERFORMANSININ GRİ İLİŞKİSEL ANALİZ YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ 1 2 DOI NO: 10.5578/eas.26489 ÖZ Veysel KULA 3,Tuğrul KANDEMİR 4, Ender BAYKUT 5

Detaylı

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ

ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME PROBLEMLERİNDE ARAS YÖNTEMİ Makale Sunum Tarh : 02.03.2015 Yayına Kabul Tarh : 27.03.2015 Bahadır Fath YILDIRIM Araştırma Görevls Kafkas Ünverstes, İİBF, İşletme Bölümü, Sayısal

Detaylı

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriyle Lojistik Firmalarında Performans Ölçümü EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 3 Sayı: 4 Ekm 03 ss. 449-459 Çok Krterl Karar Verme Teknkleryle Lostk Frmalarında Performans Ölçümü Performance Measurement of Logstcs Frms wth Mult-Crtera

Detaylı

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması*

Bulanık Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Altı Sigma Projeleri Seçiminde Uygulanması* Busness and Economcs Research Journal Volume 7 Number 2 2016 pp. 167-201 ISSN: 1309-2448 DOI Number: 10.20409/berj.2016217536 Bulanık Çok Krterl Karar Verme Yöntemlernn Altı Sgma Projeler Seçmnde Uygulanması*

Detaylı

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi

Çok Kriterli Karar Vermede TOPSIS ve VIKOR Yöntemleriyle Klima Seçimi Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2014, Clt 4, Sayı 1, ss.267-282 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2014, Volume 4,

Detaylı

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ

HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ HATA TÜRÜ VE ETKİLERİ ANALİZİNDE BULANIK AHP VE BULANIK VIKOR YÖNTEMLERİ İLE OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE RİSK DEĞERLENDİRMESİ RISK EVALUATING BY FUZZY AHP AND FUZZY VIKOR METHODS IN FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS

Detaylı

Araştırma Notu 15/177

Araştırma Notu 15/177 Araştırma Notu 15/177 02 Mart 2015 YOKSUL İLE ZENGİN ARASINDAKİ ENFLASYON FARKI REKOR SEVİYEDE Seyfettin Gürsel *, Ayşenur Acar ** Yönetici özeti Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından yapılan enflasyon

Detaylı

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015

İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ. Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 İNOVASYON GÖSTERGELERİ VE KAYSERİ:KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Prof. Dr. Hayriye ATİK 16 Haziran 2015 Sunum Planı Giriş I)Literatür Uluslararası Literatür Ulusal Literatür II)Karşılaştırmalı Analiz III)

Detaylı

İlgili Kanun / Madde 506 S. SSK/61

İlgili Kanun / Madde 506 S. SSK/61 T.C YARGITAY 10.HUKUK DAİRESİ Esas No. 2013/1737 Karar No. 2013/7836 Tarihi: 15.04.2013 Yargıtay Kararları Çalışma ve Toplum, 2014/1 İlgili Kanun / Madde 506 S. SSK/61 YURT DIŞI HİZMET BORÇLANMASINDA YAŞLILIK

Detaylı

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems

alphanumeric journal The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems Avalable onlne at www.alphanumercournal.com alphanumerc ournal The Journal of Operatons Research, Statstcs, Econometrcs and Management Informaton Systems Receved: January 25, 2017 Accepted: June 22, 2017

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014

2nd International Symposium on Accounting and Finance ISAF 2014 2nd Internatonal Symposum on Accountng and Fnance MUHASEBE PAKET PROGRAMI SEÇİM PROBLEMİNE BULANIK VIKOR YÖNTEMİ İLE BİR ÇÖZÜM ÖNERİSİ ÖZET Hasan UYGURTÜRK Turhan KORKMAZ Dnamk br çevrede faalyet gösteren

Detaylı

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları

En Küçük Etkili Doz Düzeyini Belirleme Yöntemlerinin Karşılaştırmaları S Ü Fen Fa Fen Derg Sayı 36 () 83-94, KONYA En Küçü Etl Doz Düzeyn Belrleme Yöntemlernn Karşılaştırmaları Murat HÜSREVOĞLU, Hamza GAMGAM * Gaz Ünverstes, Fen Edebyat Faültes, İstatst Bölümü, Tenoullar,

Detaylı

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ

KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA İSTİHDAM EDİLEN İŞÇİLERİN KIDEM TAZMİNATLARININ 8 Şubat 2015 PAZAR Resmî Gazete Sayı : 29261 YÖNETMELİK Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığından: KAMU İHALE KANUNUNA GÖRE İHALE EDİLEN PERSONEL ÇALIŞTIRILMASINA DAYALI HİZMET ALIMLARI KAPSAMINDA BİRİNCİ

Detaylı

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün

Veri Toplama Yöntemleri. Prof.Dr.Besti Üstün Veri Toplama Yöntemleri Prof.Dr.Besti Üstün 1 VERİ (DATA) Belirli amaçlar için toplanan bilgilere veri denir. Araştırmacının belirlediği probleme en uygun çözümü bulabilmesi uygun veri toplama yöntemi

Detaylı

İÇİNDEKİLER SAYFA Önsöz 4 Stratejik Planlama ve Bütçe Yol Haritası 5 Örnek İşletme Hakkında 6 Gider Yükleme Sistemi 8 Satış Bütçesi Oluşturma 9 Faaliyet Gider Bütçesi Oluşturma 12 Bütçe Sistem Otomasyonu

Detaylı

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç

SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM. Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar. Amaç SİİRT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ YÖNETMELİĞİ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç MADDE 1 (1) Bu Yönetmeliğin amacı; Siirt Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama

Detaylı

LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ. Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi

LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ. Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi LABORATUVARIN DÖNER SERMAYE EK ÖDEME SİSTEMİNE ETKİSİ Prof. Dr. Mehmet Tarakçıoğlu Gaziantep Üniversitesi Bir etkinliğin sonucunda elde edilen çıktıyı nicel ve/veya nitel olarak belirleyen bir kavramdır.

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ

YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ YÜKSEK HIZLI DEMİRYOLU YOLCULUKLARININ ÖZELLİKLERİ Hazırlayan: Doç.Dr. Hakan Güler Sakarya Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, İnşaat Mühendisliği Karlsruhe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Almanya

Detaylı

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

Abant İzzet Baysal Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Abant İzzet Baysal Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs The Internatonal Journal of Economc and Socal Research ISSN: 1306-2174 http://www.bfderg.bu.edu.tr Clt/Volume:

Detaylı

RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG

RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG RİSKLİ YAPILAR ve GÜÇG ÜÇLENDİRME ÇALIŞMALARI Doç.. Dr. Ercan ÖZGAN Düzce Üniversitesi YAPILARDA OLU AN R SKLER N NEDENLER GENEL OLARAK 1. Tasar m ve Analiz Hatalar 2. Malzeme Hatalar 3. çilik Hatalar

Detaylı

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18

Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel Müdürlüğü 07.03.2012 06:18 http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2012/03/201203... 1 of 5 6 Mart 2012 SALI Resmî Gazete Sayı : 28225 Atatürk Üniversitesinden: YÖNETMELİK ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ ASTROFİZİK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ

Detaylı

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI

TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI 2403 TAKIM LİDERİ SEÇİMİNDE BULANIK KALİTE FONKSİYONU AÇINIMI MODELİ UYGULAMASI APPLICATION OF A FUZZY QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT MODEL FOR TEAM LEADER SELECTION ÖZET A. Fahr ÖZKÖK *, Orkun KOZANOĞLU

Detaylı

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme

Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sistemi seçiminde bulanık çok ölçütlü karar verme tüdergs/d mühendslk Clt:10, Sayı:1, 68-80 Şubat 011 Çok noktadan bağlı tanker-şamandıra bağlama sstem seçmnde bulanık çok ölçütlü karar verme Ayhan MENTEġ *, Ġsmal Hakkı HELACIOĞLU İTÜ Fen Blmler Ensttüsü,

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. KURUL KARARI. Karar No: 5398-1 Karar Tarihi: 30/12/2014 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Enerj Pyasası Düzenleme Kurumundan : KURUL KARARI Karar No: 5398-1 Karar Tarh: 30/12/2014 Enerj Pyasası Düzenleme Kurulunun 30/12/2014 tarhl

Detaylı

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi

AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMESi AZIRBAYCAN HALK MÜZİGİ MAKAMLARıNDAN RAST MAKAMıNıN İNCILINMES Arş. Gör. Yavuz ŞEN* Türl< müzğnde bast mal

Detaylı

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi

Meteorolojik Verilerin Yapay Sinir Ağları Đle Modellenmesi KSÜ Fen ve Mühendslk Dergs, 10(1), 2007 148 KSU Journal of Scence and Engneerng, 10(1), 2007 Meteorolojk Verlern Yapay Snr Ağları Đle Modellenmes Kemal ATĐK 1, Emrah DENĐZ 1, Enver YILDIZ 2 1 ZKÜ. Karabük

Detaylı

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi-

BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- BİLGİSAYAR DESTEKLİ BİR DİL PROGRAMI -Türkçe Konuşma - Tanıma Sistemi- Prof. Dr. Fatih KİRİŞÇİOĞLU Bilgisayarlı Dil Uzmanı Erkan KARABACAK Proje Sorumlusu Çetin ÇETİNTÜRK Tanımlar : Konuşma Tanıma : Dil

Detaylı

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1

BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 1 BÖLÜM 7 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 1 Belli bir özelliğe yönelik yapılandırılmış gözlemlerle elde edilen ölçme sonuçları üzerinde bir çok istatistiksel işlem yapılabilmektedir. Bu işlemlerin bir kısmı

Detaylı

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ

BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ tasarım BĐSĐKLET FREN SĐSTEMĐNDE KABLO BAĞLANTI AÇISININ MEKANĐK VERĐME ETKĐSĐNĐN ĐNCELENMESĐ Nihat GEMALMAYAN Y. Doç. Dr., Gazi Üniversitesi, Makina Mühendisliği Bölümü Hüseyin ĐNCEÇAM Gazi Üniversitesi,

Detaylı

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI

SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: 22 Güz 2012 s. 1-18 SİMÜLASYON İLE BÜTÜNLEŞİK ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME: BİR HASTANE ACİL DEPARTMANI İÇİN SENARYO SEÇİMİ UYGULAMASI Muhammet GÜL

Detaylı

T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ. BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar

T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ. BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar T.C. NUH NACİ YAZGAN ÜNİVERSİTESİ YAZILIM KULÜBÜ TÜZÜĞÜ BİRİNCİ BÖLÜM Kuruluş Gerekçesi, Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Kuruluş Gerekçesi Kulüp, Nuh Naci Yazgan Üniversitesi, Yazılım Kulübü ismi ile

Detaylı

B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI

B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI B R AFET YARDIM MERKEZ N N SEZG SEL ALGOR TMALAR YARDIMIYLA KONUMLANDIRILMASI Numan ÇELEB stanbul Ünverstes ÖZET Dünyada her y l deprem, sel ve tusunam gb çok say da afet meydana gelmektedr. Son y llarda

Detaylı

ATAÇ Bilgilendirme Politikası

ATAÇ Bilgilendirme Politikası ATAÇ Bilgilendirme Politikası Amaç Bilgilendirme politikasının temel amacı, grubun genel stratejileri çerçevesinde, ATAÇ İnş. ve San. A.Ş. nin, hak ve yararlarını da gözeterek, ticari sır niteliğindeki

Detaylı

ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: 14) BİRİNCİ BÖLÜM

ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: 14) BİRİNCİ BÖLÜM Nisan 0 SALI Resmî Gazete Sayı : 97 TEBLİĞ Maliye Bakanlığı (Gelir İdaresi Başkanlığı) ndan: ÖZEL İLETİŞİM VERGİSİ GENEL TEBLİĞİ (SERİ NO: ) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak Amaç MADDE () Bu Tebliğin

Detaylı

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi Journal of Engneerng and Natural Scences Mühendslk ve Fen Blmler Dergs Sgma 29, 244-260, 2011 Research Artcle / Araştırma Makales PERFORMANCE EVALUATION USING AHP - VIKOR AND AHP - TOPSIS APPROACHES: THE

Detaylı

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR

DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ LAPTOP SELECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH DEA, TOPSIS AND VIKOR Ekonomk ve Sosyal Araştırmalar Dergs, Bahar 2014, Clt:10, Yıl:10, Sayı:1, 157-178 DİZÜSTÜ BİLGİSAYAR SEÇİMİ: DEA, TOPSIS VE VIKOR İLE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ Mehmet PEKKAYA 1 Mesut AKTOGAN 2 LAPTOP

Detaylı

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET

BALİ-GENCER AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ. Özkan BALİ 1 Cevriye GENCER 2 ÖZET AHP, BULANIK AHP VE BULANIK MANTIK LA KARA HARP OKULUNA ÖĞRETİM ELEMANI SEÇİMİ Özkan BALİ Cevrye GENCER ÖZET Çalışmada, br karar problem olarak Kara Harp OkuluKHO) na öğretm elemanı seçm ele alınmış ve

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015

Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 Başbakanlık (Hazine Müsteşarlığı) tan: 30.11.2015 BİREYSEL EMEKLİLİK SİSTEMİ HAKKINDA YÖNETMELİKTE DEĞİŞİKLİK YAPILMASINA DAİR YÖNETMELİĞİN UYGULANMASINA İLİŞKİN GENELGE (2015/50) Bu Genelge, 25.05.2015

Detaylı

13 Kasım 2012. İlgili Modül/ler : Satın Alma ve Teklif Yönetimi. İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL

13 Kasım 2012. İlgili Modül/ler : Satın Alma ve Teklif Yönetimi. İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL 13 Kasım 2012 İlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL STOK BİLGİLERİNİ KULLANARAK TOPLU ALIM TALEP FİŞİ OLUŞTURMA Satın Alma ve Teklif Yönetimi modülü ile ihtiyaç duyulan stoklar otomatik belirlenip,

Detaylı

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba

Ara rma, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba 1.1 Ara rman n Amac Ara rmada, Dokuz Eylül Üniversitesi Strateji Geli tirme Daire Ba kanl na ba olarak hizmet vermekte olan; 1. Bütçe ve Performans Program ube Müdürlü ü 2. Stratejik Yönetim ve Planlama

Detaylı

EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU

EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU EK 2 ORTA DOĞU TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ SENATOSU 2011 YILI ÖSYS KONTENJANLARI DEĞERLENDĐRME RAPORU Orta Doğu Teknik Üniversitesi, 1995 yılından bu yana, hazırladığı ve titizlikle uygulamaya çalıştığı Stratejik

Detaylı

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği

Çift Katlı Kumaş Dokuma Tekniği DKUMA =;';9 ;'; Çft Katlı Kumaş Dokuma Teknğ Double cloth weavng Özet Nhat ÇELK, Yılmaz ERBL Çukurova Ünverstes, Müh Mm Fak Tekstl Mühendslğ Bölümü Bu çalışmada, 'kışlık gys, döşemelkler ve gen et olarak

Detaylı

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet

B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet B02.8 Bölüm Değerlendirmeleri ve Özet 57 Yrd. Doç. Dr. Yakup EMÜL, Bilgisayar Programlama Ders Notları (B02) Şimdiye kadar C programlama dilinin, verileri ekrana yazdırma, kullanıcıdan verileri alma, işlemler

Detaylı

T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU

T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU T.C ATAŞEHİR ADIGÜZEL MESLEK YÜKSEKOKULU 2015-2016 EĞİTİM ve ÖĞRETİM YILI MERKEZİ YERLEŞTİRME PUANIYLA YATAY GEÇİŞ İŞLEMLERİ (EK MADDE-1 E GÖRE) ve BAŞVURULARI Yükseköğretim Kurumlarında Ön lisans ve Lisans

Detaylı

VAKIF MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş. (ESKİ UNVANI İLE VAKIF B TİPİ MENKUL KIYMETLER YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş. )

VAKIF MENKUL KIYMET YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş. (ESKİ UNVANI İLE VAKIF B TİPİ MENKUL KIYMETLER YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş. ) (ESKİ UNVANI İLE VAKIF B TİPİ MENKUL KIYMETLER YATIRIM ORTAKLIĞI A.Ş. ) 1 OCAK - 31 ARALIK 2014 DÖNEMİNE AİT PERFORMANS SUNUŞ RAPORU VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN

Detaylı

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır.

SİRKÜLER. 1.5-Adi ortaklığın malları, ortaklığın iştirak halinde mülkiyet konusu varlıklarıdır. SAYI: 2013/03 KONU: ADİ ORTAKLIK, İŞ ORTAKLIĞI, KONSORSİYUM ANKARA,01.02.2013 SİRKÜLER Gelişen ve büyüyen ekonomilerde şirketler arasındaki ilişkiler de çok boyutlu hale gelmektedir. Bir işin yapılması

Detaylı

Bilgi Toplumu Stratejisi Eylem Planı 2. Değerlendirme Raporu. e-dtr İcra Kurulu 26. Toplantısı 26 Aralık 2008

Bilgi Toplumu Stratejisi Eylem Planı 2. Değerlendirme Raporu. e-dtr İcra Kurulu 26. Toplantısı 26 Aralık 2008 Bilgi Toplumu Stratejisi Eylem Planı 2. Değerlendirme Raporu e-dtr İcra Kurulu 26. Toplantısı 26 Aralık 2008 DEĞERLENDİRME RAPORLARI 1. Değerlendirme Raporu 12 Haziran 2008 tarihli 24. Đcra Kurulu Toplantısında

Detaylı

FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ

FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme. Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - ÇİFT FOT. DEĞ. Analog ve Analitik Stereodeğerlendirme BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması

Toplam Eşdeğer Deprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 Deprem Yönetmeliği İle 2006 Deprem Yönetmeliğinin Karşılaştırılması Fırat Ünv. Fen ve Müh. Bl. ergs Scence and Eng. J of Fırat Unv. 19 (2, 133-138, 2007 19 (2, 133-138, 2007 Toplam Eşdeğer eprem Yükünün Hesabı Bakımından 1975 eprem Yönetmelğ İle 2006 eprem Yönetmelğnn

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

VAKIF PORTFÖY İKİNCİ DEĞİŞKEN FON (Eski Adıyla Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. B Tipi Değişken Fonu )

VAKIF PORTFÖY İKİNCİ DEĞİŞKEN FON (Eski Adıyla Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. B Tipi Değişken Fonu ) (Eski Adıyla Türkiye Vakıflar Bankası T.A.O. B Tipi Değişken Fonu ) VE YATIRIM PERFORMANSI KONUSUNDA KAMUYA AÇIKLANAN BİLGİLERE İLİŞKİN RAPOR A. TANITICI BİLGİLER PORTFÖYE BAKIŞ Halka arz tarihi : 18/10/1989

Detaylı

Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man

Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man 214 EK M-ARALIK DÖNEM BANKA KRED LER E M ANKET Doç.Dr.Mehmet Emin Altundemir 1 Sakarya Akademik Dan man nin 214 y dördüncü çeyrek verileri, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankas (TCMB) taraf ndan 9 Ocak 215

Detaylı

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47

İçindekiler. 2. Zaman Verilerinin Belirlenmesi 47 İçindekiler 1. Süreç Verileri Yönetimine Giriş 1 1 Giriş 3 2 Temel Bilgiler 5 2.1 Refa ya göre süreç yönelimli zaman verileri yönetimi anlayışı 5 2.2 Standart süreçte veriler 8 2.2.1 Yönetim verileri 9

Detaylı

ÖZEL BÖLÜM I KOJENERASYON. TÜRKOTED İltekno Topkapı Endüstri ST ELEKTRİK-ENERJİ I NİSAN 2016

ÖZEL BÖLÜM I KOJENERASYON. TÜRKOTED İltekno Topkapı Endüstri ST ELEKTRİK-ENERJİ I NİSAN 2016 TÜRKOTED İltekno Topkapı Endüstri 102 Hibrit Sistemlerle En Yüksek Verimlilik Hedefleniyor Derya Sakallıoğlu Yenilenebilir enerji kaynakları ile birlikte kullanılan kojenerasyon sistemleri, hibrit kojenerasyon

Detaylı

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır.

KAVRAMLAR. Büyüme ve Gelişme. Büyüme. Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. KAVRAMLAR Büyüme ve Gelişme Büyüme ile Gelişme birbirlerinden farklı kavramlardır. Büyüme Büyüme, bedende gerçekleşen ve boy uzamasında olduğu gibi sayısal (nicel) değişikliklerle ifade edilebilecek yapısal

Detaylı

İSTATİSTİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ

İSTATİSTİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ KONUT FİYAT ENDEKSİ Ocak 2016 İSTATİSTİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ REEL SEKTÖR VERİLERİ MÜDÜRLÜĞÜ 28 Mart 2016 Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Türkiye konut piyasasındaki fiyat değişimlerini takip etmek amacıyla,

Detaylı

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU

OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU Üst Politika Belgelerinde Okul Bazlı Bütçe: Amaç: OKUL BAZLI BÜTÇELEME KILAVUZU 1. Onuncu Kalkınma Planı (2014-2018) 154- Okul idarelerinin bütçeleme süreçlerinde yetki ve sorumlulukları artırılacaktır.

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı